1.清华学生微信

众所周知，大型语言模型（LLM）的根本运作方式是预测下一个 token（词元），能够保证生成的连贯性和逻辑性，但这既是 LLM 强大能力的「灵魂」所在，也是其枷锁，将导致高昂的计算成本和响应延迟可以说，业界「苦」LLM 效率久矣，为了解决这一瓶颈，研究人员进行了多种尝试。

其实从根本上分析，大型语言模型（LLM）的效率是受限于其逐个词元生成的顺序过程那如果 LLM 预测的不再是「下一个词元」，而是「若干个词元」的话，是不是会带来不一样的效果？为此，腾讯微信 AI 联合清华大学在新发布论文中提出了一种新方法 ——

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